十年网站开发经验 + 多家企业客户 + 靠谱的建站团队
量身定制 + 运营维护+专业推广+无忧售后,网站问题一站解决
IOS身份证识别(OCR源码)详解
网站建设、做网站,成都做网站公司-创新互联建站已向上千家企业提供了,网站设计,网站制作,网络营销等服务!设计与技术结合,多年网站推广经验,合理的价格为您打造企业品质网站。最近项目用到身份证识别,在github上搜了一堆demo,在Google上找了一堆代码,有能识别出证件照的,但是都是打包成.a的静态库,没有源码,我努力吃了几天书,有了一点研究成果,现在贴出来与大家分享,要是有更好的方法,希望大神指正,共同探讨解决方案。(以下代码本人亲测可用,正在进一步探索智能识别,如有兴趣,请加入)
这里用到了两个开源库:OpenCV、TesseractOCRiOS,两个语言包chi_sim、eng。身份证识别的流程主要有:灰度化,阀值二值化,腐蚀,轮廓检测,取出身份证号码区域,TesseractOCR识别文字。
身份证识别核心源码:
UIImage * image = [UIImage imageNamed:@"abc.png"]; //将UIImage转换成Matcv::Mat resultImage; UIImageToMat(image, resultImage); //转为灰度图 cvtColor(resultImage, resultImage, 6); //利用阈值二值化 cv::threshold(resultImage, resultImage, 100, 255, CV_THRESH_BINARY); //腐蚀,填充(腐蚀是让黑色点变大) cv::Mat erodeElement = getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(140,140)); cv::erode(resultImage, resultImage, erodeElement); //轮廊检测std::vector> contours; //定义一个容器来存储所有检测到的轮廊 cv::findContours(resultImage, contours, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(0, 0)); //取出身份证号码区域 std::vectorrects;cv::Rect numberRect = cv::Rect(0,0,0,0); std::vector>::const_iterator itContours = contours.begin(); for ( ; itContours != contours.end(); ++itContours) { cv::Rect rect = cv::boundingRect(*itContours); rects.push_back(rect); NSLog(@"位置分别为:x=%d,y=%d,width=%d,height%d",rect.x,rect.y,rect.width,rect.height); //算法原理:如果新的区域范围宽度大于已赋值区域宽度,并且宽度为高度的五倍则赋予新值 if (rect.width > numberRect.width && rect.width > rect.height * 5 && rect.height > 200 && rect.height < 300) { numberRect = rect; } } //定位成功成功,去原图截取身份证号码区域,并转换成灰度图、进行二值化处理 cv::Mat matImage; UIImageToMat(image, matImage); resultImage = matImage(numberRect); cvtColor(resultImage, resultImage, cv::COLOR_BGR2GRAY); cv::threshold(resultImage, resultImage, 80, 255, CV_THRESH_BINARY); //将Mat转换成UIImage UIImage *numberImage = MatToUIImage(resultImage);
另外有需要云服务器可以了解下创新互联建站www.cdcxhl.com,海内外云服务器15元起步,三天无理由+7*72小时售后在线,公司持有idc许可证,提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案,具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势,专为企业上云打造定制,能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。